基于随机森林的电动汽车充电行为聚类技术研究
Jiangsu Electrical Engineering（2019）
Abstract
随着国家对新能源汽车的持续推进,成千上万的电动汽车(EV)接入电力系统,在充电过程中形成了关于EV充电行为的海量数据,因此有必要对EV充电行为特征展开研究.文中提出了一种基于随机森林的EV充电行为聚类技术,从充电行为的大量数据中辨识和分析不同类型的充电行为.采用英国Dundee市2018年1月的充电数据进行实验,分别得到该月工作日、双休日和节假日的充电行为分类.聚类分析获得的各个类别有着较为明确的特性,并以此推断出用户的充电方式、出行行为特点等.最后将该算法和欧式距离法进行对比,对比结果表明随机森林算法在EV聚类问题中的优越性.
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